OpenAI — April 2026

Как по всему GPT расползись гоблины

В общем, у чатагпт есть разные настройки личности. Одна из таких личностей — это «Nerdy». По-нашему, ботан. Модель в этом режиме становится излишне занудной, но при этом такой а ля глубокой и игривой. Её ключевая фишка в том, чтобы пользователь посмотрел на мир с немного странноватой и несерьезной точки зрения

Когда обучают модели, то используют разметку — либо автоматическую, либо ручную. Как оказалось, на этапе разметки датасета для личности «Nerdy» хорошие оценки ставили таким ответам, в которых есть какие-то фантастические твари типа гоблинов, единорогов и троллей. Это не то, чтобы специально произошло, то есть в инструкции не было явно указано: если ответ содержит «гоблина» — ставь лайк. Но по какому-то стечению обстоятельств именно такие ответы больше цепляли разметчиков

Как итог режим «Nerdy» стал питать исключительную слабость к сказочным долбаебам существам. Проблема тут в том, что модели не обучают под каждый режим отдельно — есть единая «тушка», которую обучают под все режимы сразу. Слишком дорого было бы обучать под каждый профиль отдельную модель. Потом системный промпт задаёт контекст, который смещает вероятности следующих токенов, нужных для качественной работы в стиле «ботана»

Отдельно стоит заметить про техническую особенность обучения, которая сделала эффект таким сильным. Когда модель обучают, то часто используют так называемые rollouts. Это процесс, при котором модель генерирует примеры, которые дальше размечаются и идут в обучение. И вот тут самый цимес: модель «инфицированная» гоблинами начинает чуть чаще создавать генерации с гоблинами → эти ответы проходят оценку и получают балл выше по каким-то другим причинам (например, структура и детальность ответа) → попадают в обучающие данные → модель начинает вставлять гоблинов ещё чаще. И дальше по кругу: в rollouts гоблины встречаются ещё чаще

В результате этого обычная GPT 5-1 (без включенного режима «ботана») начала выдавать слово «гоблин» сильно чаще чем это нужно: использование слова «goblin» выросло на 175% (а «gremlin» — на 52%, какая-то незаслуженная дискриминация гремлинов). Это при том, что доля ответов ChatGPT с помощью личности «Nerdy» составляла всего 2,5% и давал 66% всех упоминаний слова «гоблин» по всем диалогам чатагпт

Как финал «гремлинов» и «гоблинов» почистили (и заменили на марсиан и рептилоидов) — саму личность «Nerdy» убрали, а обучающие данные отфильтровали. Ещё при анализе в GPT-5.5 нашли целый зоопарк — еноты, тролли, орки и голуби (в чем магия голубей не знаю). В OpenAI признают, что GPT 5.5 обучался всё ещё на этом зоопарке, поэтому пришлось запилить отдельную инструкцию, которая подавляла бы гоблинов и прочую живность

Мораль сей басни в том, что этот механизм может проявится не только в виде «гоблинов». Опаснее, когда у нас появляется устойчивая предвзятость, которую не так просто обнаружить, например, какой-то не очень полезный совет в рамках ответов на медицинские вопросы пользователей. И для меня эта история — сильная иллюстрация того, что любые модели искусственного интеллекта — это прежде всего набор статистических закономерностей. Они не «понимают», они оптимизируют то, что им явно указали, но при этом «схватывают» и неявное, а объяснить что именно «схватили» — не могут. И получается, что от качества обучающих выборок и процесса дальнейшей валидации на стороне провайдера (в данном случае OpenAI) будет зависеть будет ли ответ на важный для вас вопрос, сделанный с помощью ChatGPT, пестрить гоблинами, павлинами и прочими дивностями или даже вредными советами

Как я разлюбил OpenClaw и перешёл на Hermes.

В феврале этого года в технологическом мире произошел ураган под названием OpenClaw.

Австрийский инди-разработчик Питер Штайнбергер придумал ИИ нового поколения: не чатбот, а автономную ИИ-систему, которая сама ведет многошаговую работу без твоего участия в каждом шаге.

Я был одним из первых, кто поставил себе OpenClaw, и тем, кто участвовал в первом официальном хакатоне OpenClaw в Берлине в марте 2026.

Но за эти два месяца я сильно разочаровался в "ИИ нового поколения".

1. Инди-проект продался Сэму Альтману. ИИ-агент остался бесплатным и open-source, но контроль все же перешел к OpenAI.

2. Это все-таки очень сырой продукт. Мой ИИ-работник все время терял память и спрашивал меня "А ты кто?" после миллиона скормленных ему токенов.

3. "Кроны", то есть автономные действия по расписанию - а это было самое ценное - регулярно отваливались.

И тут в апреле появилась замена OpenClaw под названием Гермес. Я попробовал его и пришел в полный восторг:

1. Hermes AI Agent - это тоже опенсорсный бесплатный ИИ-агент, который любой желающий может поставить себе на компьютер и поручить ему оркестровку всех своих процессов в жизни и в бизнесе.

2. Его сделали идейные техногики из Калифорнии именно как ответку OpenClaw, - и это гораздо более сложная и технически совершенная ИИ-агент-система.

Hermes, в отличие от OpenClaw, имеет сквозную память, умеет самообучаться и гораздо лучше защищен с точки зрения кибербезопасности.

3. Поставить и настроить себе Гермеса все еще сложнее, чем скачать аппку из AppStore. Но все работает в разы стабильнее, чем OpenClaw.

Инструкция, как это сделать самому - тут (я рекомендую к Гермесу докупать виртуальную машину Hetzner - это его "тело", и токены Nemotron через OpenRouter - это его "мозги").

Важно понимать: Гермес - это прото-прототип фантастической технологии, который через два-три года станет мейнстримом.

Что конкретно делает мой ИИ-агент Гермес?

- Принимает задачи из моих емейлов и сообщений (здесь я поставил специальную защиту от промпт-инъекций, но об этом как-нибудь отдельно расскажу) и часть из них сразу и выполняет - еще до того, как я проснулся.

- Ведет себя как проджект-менеджер моей жизни: контролирует дедлайны, накидывает планы, дает дельные советы. Агент знает все мои задачи по всем моим проектам.

- Гермес не один у меня, у меня уже целый зоопарк ИИ-агентов, все они живут в моем Slack (я люблю Слак именно за максимально "рабочее ощущение", хотя большинство людей настраивает агентов на базе Telegram).

- По факту, в моем слаке уже живет ИИ-агентство - почти такое же, как было у меня раньше, когда я делал свое SMM-агентство Gurov Agency. Только теперь это не живые копирайтер, дизайнер, сммщик, бухгалтер на зарплате - а специально запрограмированные ИИ-сущности.

В дальнейшем я хотел бы выращивать такие ИИ-агенства на заказ и продавать.

Например, человек сможет купить у меня готовое, выращенное с любовью маркетинговое ИИ-агентство или студию веб-дизайна - целиком работоспособное, состоящее из ИИ-работников, ведущее реальные проекты под ключ.

Согласитесь, огонь идея? И вполне реальная: я же вырастил для себя такое ИИ-агентство.

2 недели разработки. Команда деплоит фичу с LLM. Опа - accuracy 40%, стоимость в 10 раз выше плана, edge cases вылезают на проде.

Знакомо?

Я наблюдаю это в каждой второй команде, которая внедряет AI. Гипотеза не подтверждается, но узнают они об этом уже после спринта.

При этом для проверки достаточно одного дня.

Фреймворк, который я даю своим студентам в Datanomix Academy - Prompt-First Prototyping. Идея простая: До того, как программисты напишут хоть строчку кода, продакт сам проверяет AI-гипотезу промптом в ChatGPT или Claude.

Звучит банально? Большинство пропускают этот шаг.

4 шага занимают день:

1. Сформулировать гипотезу. GPT-4o-mini категоризирует 80%+ тикетов поддержки по 5 типам

2. Написать промпт-прототип. System prompt + 3 few-shot примера + JSON-формат на выходе. Полчаса работы.

3. Прогнать вручную на 10–20 кейсах. Записать accuracy, edge cases, время ответа, стоимость.

4. Принять решение по карточке оценки. Accuracy ≥ 80% - Go. 50–70% - Iterate. Меньше 50% - Pivot, гипотеза не работает.

Карточка оценки, которой я пользуюсь сам - 5 критериев: Accuracy, Consistency формата, Edge Cases, Latency Feel и Cost Estimate. Каждый имеет порог Go.

Реальный кейс из моей практики: задача - категоризация тикетов поддержки. Гипотеза подтвердилась за 4 часа: 9 из 10 тикетов размечены верно, JSON стабильный, $0.15 на 1000 запросов через mini-модель. На один тикет с двумя темами - добавили secondary_category. Решение - Go, кодим.

Мог бы команда положить 2 недели и потом узнать то же самое? Конечно. Но зачем?

Главный принцип, который я повторяю продактам: один день на промпт-прототип экономит две недели разработки провальной фичи.

10 Python Libraries for Building LLM Applications

🔹 1. Transformers Core library for loading, fine-tuning, and running LLMs with ease. 👉 Learn more: https://huggingface.co/docs/transformers

🔹 2. LangChain Connect prompts, tools, APIs, and models into powerful workflows. 👉 Learn more: https://docs.langchain.com

🔹 3. LlamaIndex Bring your own data into LLMs for smarter, grounded responses (RAG). 👉 Learn more: https://docs.llamaindex.ai

🔹 4. vLLM High-performance LLM serving with faster inference and better scaling. 👉 Learn more: https://docs.vllm.ai

🔹 5. Unsloth Efficient fine-tuning with LoRA & QLoRA — even on limited hardware. 👉 Learn more: https://github.com/unslothai/unsloth

🔹 6. CrewAI Build multi-agent systems where AI agents collaborate on tasks. 👉 Learn more: https://docs.crewai.com

🔹 7. AutoGPT Create goal-driven autonomous agents with step-by-step execution. 👉 Learn more: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

🔹 8. LangGraph Design advanced, stateful workflows with branching logic. 👉 Learn more: https://docs.langchain.com/langgraph

🔹 9. DeepEval Test and evaluate LLM outputs for accuracy and reliability. 👉 Learn more: https://github.com/confident-ai/deepeval

🔹 10. OpenAI Python SDK Quickly integrate powerful AI features without managing infrastructure. 👉 Learn more: https://platform.openai.com/docs

❤️ Follow AIJobs for more AI drops

Пропадала две недели, потому что с Данечкой писали крутого бота! Идея ко мне пришла, когда я увидела в TikTok лайфхаки о том, как загружать переписку в ChatGPT и анализировать отношения, дружбу и интерес. Сделала всё проще. Теперь проанализировать переписку можно прямо в Telegram.

ВОТ.

Тыкайте, тестируйте. Даже мы не видим ваши переписки, только набор цифр и всё.

Мне лично это помогло: я получила подтверждение, что действительно неспроста прекратила общение с некоторыми людьми 😑

ЧОЗАБОТ РЕДФЛАГЕР

0 dan sun’iy intellektni o‘rganish: 9 oylik yo‘l xaritasi

📈Sun'iy intellektni o‘rganishni boshladingiz, lekin qayerdan davom etishni bilmayapsizmi? Unda vaqtingiz va e’tiboringizni to‘g‘ri taqsimlash uchun quyida 9 oylik intensiv reja namunasi bilan tanishing!

➡️1–3 oy: Asos yaratish ➡️Matematika va statistika - sun’iy intellekt uchun asos bo‘ladigan algebra, analiz (kalkulyus), statistika va ehtimollarni o‘rganish ➡️Dasturlash - Python yoki shu kabi tillardan birini tanlab, asoslarini o‘zlashtirish ➡️ Ma’lumotlar bilan ishlash - ma’lumotlarni saqlash, tozalash va tayyorlash ko‘nikmalarini shakllantirish

➡️4–6 oy: Sun’iy intellektga kirib borish ➡️Data Science (ma’lumotlar bilan ishlash) - ma’lumotlardan foydali xulosa chiqarishni o‘rganish ➡️Machine Learning - nazoratli, nazoratsiz va kuchaytirib o‘qitish algoritmlarini o'zlashtirish ➡️Deep Learning (chuqur o‘rganish) - neyron tarmoqlar qanday ishlashini tushunish

➡️7–9 oy: Amaliyot va ixtisoslashuv ➡️Sun'iy intelekt vositalari - kutubxonalar va ChatGPT kabi vositalardan foydalanishni boshlash ➡️Ixtisoslashuv tanlang - masalan NLP (matn bilan ishlash) yoki boshqa yo‘nalishga yo‘naltirish ➡️Ishga tayyorgarlik - portfolio yaratish, ish qidirish va bloglar, podkastlarni doimiy kuzatib borish

🏷Ushbu rejani saqlab qo‘ying va sun’iy intellekt kurslarini qidirayotgan yaqinlaringizga ham yuborishni unutmang!

⚜️Agar siz ham sun’iy intellektni o‘rganishni boshlamoqchi bo‘lsangiz, aileaders.uz orqali bepul kurslaridan boshlashingiz mumkin.

🌐Sayt 🚀Telegram 🔵Facebook 📷 Instagram 🎬YouTube 🎰Linkedin

Увидел на YouTube видео со столом из эпоксидной смолы. На канале десятки таких роликов, просмотры исчисляются миллионами, монетизация работает.

Присмотрелся — это полностью ИИ-генерация. Никакой реальной мастерской и материалов не использовалось.

Ниша столярки и трансформаций всегда хорошо работала на YouTube за счет высокого удержания зрителя. Только раньше для таких видео нужно было арендовать помещение, покупать дорогую смолу и снимать процесс на камеру.

Сейчас это делается за ноутбуком: — ChatGPT пишет идею и промпты; — Nano Banana генерирует сцены (бесплатно); — Grok AI делает из картинок анимацию; — В CapCut всё это монтируется за 10 минут.

Мастер-промпт, как обычно, оставил здесь: https://docs.google.com/document/d/1o73OKCQ_phhdGIJ9VnN2OyRt0W5BWmDkUIBv8itPVxw/edit?usp=sharing

Разбор всего процесса шаг за шагом показал в новом видео: 👇 https://www.youtube.com/watch?v=3pH2nrewBp8

Слежка в реальном времени и рой искусственных мнений: как изменится работа Продуктовых маркетологов через год (или два)

И это не генерация лендингов и исследования с Perplexity

PMM исторически одна из топ-3 востребованных ролей. По сути, человек занимается непрерывным поиском product market fit.

Рутина PMM – это работа с тем, как подать продукт чтобы его раскупили.

Если бы у меня было время, вот три кейса которые я бы реализовала уже сейчас:

1. Анализ конкурентов? А может, слежка в реальном времени?)

РММ делает анализ конкурентов раз в 1-3 месяца.

Но агент может делать это каждый день: • отслеживать изменения тарифов • новые фичи • интеграции • посты CPO и основателей • маркетинговые ходы • рост трафика на сайте и так далее

Реагировать можно за часы, а не за недели.

2. Тест позиционирования на 10 000 симулированных ICP

Итак, вам нужно исследовать, как люди реагируют на ваш новый слоган на лендинге.

Можно спросить ChatGPT.

А можно запустить его через 10 000 симулированных профилей вашего ICP и получить статистику реакций.

Вот, societies.io уже собрали 2,5 миллиона ИИ-персон и у каждого етсь свое мнение.

Если не охота платить, используйте китайский MiroFish (https://github.com/666ghj/MiroFish) , который позволяет строить "искусственные общества" из агентов с заданными характеристиками и проверять на них гипотезы.

Теперь не надо гадать «а что про меня подумают», можно моделировать)

3. Case Studies-фабрика

В B2B кейсы – двигатель продаж. И часто задача сбора падает на РММ. Это выливается в хоровод звонков с аккаунт-менеджерами, sales, копирайтерами.

Агент же может подключаться к каждому звонку команды собирать инсайты: как менеджеры решили проблему клиента, что сработало, какой был результат. Из этого автоматически формируется черновик кейса.

Как думаете, мы скоро увидим это на практике?

AI just claimed its first major victim 😳

Chegg, the $14.7 billion EdTech giant that charged students for homework answers, study guides, and textbook rentals, has been economically decapitated by AI.

Stock is now down nearly 99% from its 2021 peak. Market cap collapsed to ~$110M.

AI tools like ChatGPT, Claude, Gemini, etc., gave students free, instant, better step-by-step solutions. The entire paywall-for-knowledge model evaporated overnight.

The numbers are just brutal:

→ 2025 full-year revenue: $377M (-39% YoY) → Q4 2025 revenue: $73M (-49% YoY) → Over 56% of the workforce axed in 2025 → Core homework/study business is being phased out entirely

They're pivoting hard to “Chegg Skills” (B2B workforce training), which is showing early double-digit growth… but the original Chegg is dead.

AI is eating the world.

0gm Everyone!

0G Private Computer is live.

Build and run AI agents where every inference is sealed inside a hardware isolated enclave. Your prompts stay encrypted, outputs are signed before they leave.

• One OpenAI-compatible API, swap your base URL and you're on a decentralised, verifiable network • Six TEE verified models at launch including DeepSeek, Qwen3.6 Plus, Whisper, and more • 60-second setup, connect wallet, create a key, start building • No KYC, no waiting list, no middlemen

Policy based privacy is a promise. Hardware isolated privacy is proof.

Try it now: pc.0g.ai read more: https://0g.ai/blog/0g-private-computer

Full breakdown: https://x.com/0G_labs/status/2049163675336851961

最近Deepseek V4正式发布， feiyangdigital-bot 也是全新适配了新的Model deepseek-v4-flash以及deepseek-v4-pro，对广告的查杀更加精准，即便是放在2026年， feiyangdigital-bot 作为私人群组的无人值守Bot依旧完全够用且极为稳定，作为我几年前学习Java全栈时候写的Bot，在肥羊影音数码服役超过三年，几乎没有出过什么幺蛾子，体验还是YYDS的，基于 SpringBoot 和 Telegrambot-Api 打造的多功能 Telegram 群管理机器人，有效查杀18+违规视频、贴图、图片，AI识别各种博彩，违规图片、文字，可设置正则自定义关键字回复、违规词汇删除等功能，支持每日词云统计，进群欢迎等多种实用群管功能，Powered By DeepSeek And Google Cloud Vision。

目前我使用的机场牧场物语，现已将节点协议完全切换至Vless Encryption，四月份依旧稳如老狗，在手里几家顶级机场都倒下后，牧场还可以稳定输出，作为我目前主力机场，有需要的朋友可以购买，确实不错。

PS：支持肥羊可以在肥羊推荐的合租平台合租奈飞哈，各种奈飞、YouTuBe、HBO、Disney、ChatGPT、Apple TV、家庭影音搭建必备品可以访问本频道推荐合租平台下单，更有115网盘全4K蓝光ISO原盘内部群，有需要的朋友可以看看：

https://hezu.v1.mk

⚖️ ChatGPT против юристов: суды уже не те 4,5 миллиона дел. 20 лет данных. Один вывод — ИИ уже внутри судебной системы. Исследователи прогнали через статистику все федеральные гражданские дела США с 2005 по 2026 год: До ChatGPT без адвоката подавали иски ~11% людей. После — уже 17%. Совпадение? Проверили отдельно: прогнали документы через AI-детекторы. Доля бумаг с признаками генерации выросла с почти нуля до 18% за два года. Где эффект сильнее всего? Там, где документы шаблонные — трудовые споры, потребительские иски, мелкие гражданские дела. Что изменилось принципиально? Раньше «без юриста» = один иск на коленке. Сейчас — это ходатайства, возражения, поправки, ответы. Полноценная процессуальная война в одиночку. Причина: нейросеть стоит $20 в месяц. Юрист — $300 в час.

Последствия, которые уже наступают: 🔴 Суды захлёбываются в потоке новых дел 🔴 Юристы низкой квалификации теряют работу И да — всё это касается не только США. Просто там первые данные.

А вы бы доверили ИИ составить иск за себя? 👇

Слух: OpenAI работает над собственным смартфоном

По информации аналитика Минг-Чи Куо, OpenAI совместно с MediaTek и Qualcomm разрабатывает процессор для смартфона под собственным брендом.

Предполагается, что компания рассматривает смартфон как основную платформу, так как он позволяет постоянно собирать пользовательские данные в реальном времени.

В своём телефоне OpenAI откажется от привычных приложений, а умные агенты смогут выполнять большинство задач напрямую.

Компания также объединит подписки с аппаратным обеспечением, чтобы создать собственную экосистему.

Процессор проектируется под максимальную поддержку нейросетей с локальной мощностью для базовых задач и включением облачных — для более сложных.

Ожидается, что спецификации и договорённости с поставщиками утвердят к началу 2027 года. Массовое же производство ожидается в 2028 году.

Tehnobzor: IT Технологии

📦CHAT GPT ВЫПУСКАЕТ СМАРТФОН😳

По словам известного аналитика Минг-Чи Куо, создатели Chat GPT, OpenAI планируют выпустить смартфон.

Сейчас компания работает над чипами вместе с MediaTek и Qualcomm, а производить смартфон будет Luxshare, которая также делает гаджеты для Apple.

Главной фишкой смартфона будут агенты с искусственным интеллектом. По словам Куо, пользователи смогут полностью управлять смартфоном с помощью ИИ. Просто говорите ему что хотите - и он делает. Причем, большинство задач будут обрабатываться на смартфоне, и только некоторые сложные задачи будут выполняться с помощью облачного ИИ.

Смартфон выйдет к 2028 году.

Как ChatGPT меняет американские суды и рынки труда (очевидно, что аналогичные процессы идут и в других странах)

Авторы разобрали 4,5 млн гражданских дел в федеральных судах США за 2005-2026 годы: доля исков без адвоката после запуска ChatGPT выросла в 2025 году до 17% вместо обычных 11%.

Авторы отдельно проверили, действительно ли это эффект ИИ - они проверили часть жалоб через детекторы AI-текста и увидели рост доли документов с признаками генерации почти с нуля до 18 процентов за последние пару лет.

Сильнее всего это видно там, где документы более шаблонные: трудовые споры, потребительские иски, мелкие гражданские дела.

Люди без юристов теперь не просто подают иск, они массово генерируют ходатайства, ответы, поправки, возражения.

Причина - нейросети практически бесплатны, в отличие от юристов.

Последствия: 1) Резкий рост нагрузки на суды 2) Безработица среди юристов с низкой квалификацией

https://avshah1.github.io/assets/pdf/papers/pro-se/Pro_Se_Automation.pdf

Как ChatGPT меняет американские суды (очевидно, что аналогичные процессы идут и в других странах)

Авторы разобрали 4,5 млн гражданских дел в федеральных судах США за 2005-2026 годы: доля исков без адвоката после запуска ChatGPT выросла в 2025 году до 17% вместо обычных 11%.

Авторы отдельно проверили, действительно ли это эффект ИИ - они проверили часть жалоб через детекторы AI-текста и увидели рост доли документов с признаками генерации почти с нуля до 18 процентов за последние пару лет.

Сильнее всего это видно там, где документы более шаблонные: трудовые споры, потребительские иски, мелкие гражданские дела.

Люди без юристов теперь не просто подают иск, они массово генерируют ходатайства, ответы, поправки, возражения.

Причина - нейросети практически бесплатны, в отличие от юристов.

Последствия: 1) Резкий рост нагрузки на суды 2) Безработица среди юристов с низкой квалификацией

https://avshah1.github.io/assets/pdf/papers/pro-se/Pro_Se_Automation.pdf

OpenAI представила GPT 5.5

Уже сейчас вы можете использовать новую модель в @yes_ai_bot

GPT-5.5 — новое поколение модели OpenAI, представленное 23 апреля.

— Новая модель включает в себя свежую базу знаний, просто для примера: GPT 5.4 даже не знала о существовании нейросети Nano Banana.

— Модель стала более интуитивной: лучше понимает сложные и неструктурированные запросы, сама выстраивает последовательность действий и требует меньше пошаговых инструкций.

— Качество рерайта выросло: теперь используется меньше шаблонных фраз, текст получается более оригинальным.

Производительность выросла: GDPval: GPT-5.5 сравнялась и даже превзошла людей в 84,9% случаев; Terminal-Bench 2.0: 82,7% успешности против 75,1% у GPT-5.4; SWE-Bench Pro: 58,6% успешных решений на реальных задачах GitHub.

— Модель стала сильнее в научных задачах, включая анализ генетических данных. — Улучшена работа с документами, таблицами и презентациями: ответы стали умнее, короче и практичнее. — Скорость генерации токенов выросла примерно на 20% по сравнению с GPT-5.4. — GPT-5.5 стала экономнее по токенам: дает более качественные результаты при меньшем расходе.

🎁 Если вы используете Chat GPT в системе Yes Ai, то вам не придется за это платить, если у вас есть хотя бы 4 активных приглашенных по реферальной ссылке.

🤖 OpenAI готовится запустить собственный смартфон к 2028 году — вместо привычных приложений в центре устройства будет один агент, который выполняет задачи пользователя.

Ранее компания заключила сделку с дизайнером iPhone – Джонни Айвом, который помогает компании создавать аппаратные ИИ-устройства.

vless://[email protected]:8880?type=httpupgrade&encryption=none&path=%2Fjoin-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH-join-proSSH&host=armenia.chatgpt.com.siasia.ir&security=none#%40proSSH

سرور وصل

Project Writer / Copywriter

Мы — Beyond Tech компания, помогающая технологическим талантам (фаундерам, разработчикам, C-level, Продакт Менеджерам) получать визу Global Talent в Великобританию. Мы ищем Project Writer, который умеет не просто писать тексты, а создавать убедительные истории, управляя стратегией кейса.

Чем предстоит заниматься: • Созданием кейсов под ключ: Подготовка полного пакета документов, включая Recommendation Letters, CV, Personal Statement и другие документы. • Глубокий ресерч: Изучение кейсов в различных индустриях. Сбор информации и обработка. • Smart use of AI: Использование ChatGPT/LLM как инструмента для брейншторминга и драфтинга с обязательной глубокой переработкой и фактчекингом. • Ведение клиента: Проактивная коммуникация в чате, аргументированная защита стратегии кейса, проведение звонков для сбора информации.

Наши ожидания: • Аналитический склад ума и умение глубоко работать с информацией: искать, проверять, структурировать и делать выводы • Сильные навыки работы с текстом: умение ясно излагать сложные идеи и писать точные, структурированные материалы • Критическое мышление, внимательность к деталям и способность видеть картину целиком • Готовность разбираться в новых темах и работать с незнакомыми сферами без страха • Английский язык на уровне Advanced / Proficient (C1): уверенное письменное и устное владение

Что мы предлагаем и перспективы: • Оклад + бонусы за поданные и одобренные кейсы, совокупно от £1500 • Полностью удалённая работа в международной команде • Полная занятость с гибким графиком • Контракт с юридическим лицом в Великобритании, выплаты на зарубежные счета (Не подойдет соискателям, проживающим в РФ) • Системный онбординг с подробными гайдлайнами и методологией работы • Профессиональный "Bootcamp": За 1.5–2 года работы с нами вы наработаете уникальный навык создания сложных нарративов на английском языке

Отклик с коротким саммари о своем опыте можно направить сюда: @Xenai_K

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Как выявить мошенника 👉 Читать Больше вакансий тут 👉 @GetClient_TG_bot

🔥 أبرز إصدارات الذكاء الاصطناعي الجديدة لشهر أبريل 👇:

ـ Claude Opus 4.7 (Anthropic) ـ GPT-5.5 (OpenAI) ـ DeepSeek V4 (DeepSeek) ـ Xiaomi Mimi V2.5 ـ Qwen3.6-Plus (Alibaba) ـ GLM-5.1 (Zhipu) ـ Muse Spark (Meta) ـ Qwen3.6-35B-A3B (Alibaba) ـ Grok 4.3 Beta (xAI) ـ Qwen3.6-Max (Alibaba) ـ Kimi K2.6 (Moonshot) ـ Qwen3.6-27B (Alibaba)

Прочитал анонс GPT-5.5 от OpenAI и поймал себя на мысли, что это первый апдейт за долгое время, который ощущается не как «ещё умнее», а как «наконец-то удобнее работать».

Раньше с ИИ была странная история: он вроде мощный, но чтобы получить нормальный результат, ты сам становился очень детально продумывал промпт, разбивал задачу, проверял каждый шаг, дописывал, перепроверял. То есть половину работы всё равно делал ты. И вот в GPT-5.5 это ощущение начинает уходить.

Самое заметное изменение - он реально лучше держит длинные и запутанные задачи. Не те, где ты аккуратно всё расписал, а наоборот: накидал мыслей, кусок контекста, немного хаоса - как это обычно и бывает в жизни. И модель не теряется, она сама начинает структурировать, задавать логику, доводить до результата. Это очень непривычно, потому что раньше в этот момент всё обычно разваливалось.

Второй момент - меньше необходимости «допинывать» модель. Ты даёшь задачу, и она не просто отвечает, а реально пытается её закрыть и сделать до конца. Не идеально, конечно, но уже складывается впечатление, как будто ты работаешь с человеком и можешь ему уже реально что-то прямо делегировать.

И вот это, на самом деле, главный сдвиг. Не в том, что он стал умнее (это уже ожидаемо), а в том, что он стал полезнее в реальной работе. Меньше микроменеджмента, меньше правок, меньше переписываний ещё раз 🔥

Если честно, именно такие изменения в итоге и двигают рынок.

А если кому интересно посмотреть на бенчмарки и прочие технические штуки, тогда вам сюда 👉 https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/

بصراحة… ChatGPT Image 2 هو أقوى موديل AI للصور لحد لحتى الان 👀🔥

تفاصيل أدق وفهم أحسن للبرومبت بل مو محتاج برومبت اصلا بس الأهم 👇

إحنا داخلين على مرحلة تنافس مرعب بين الشركات الكبيرة في الـ AIوكل شوية نشوف قفزات أقوى من اللي قبلها 💥

يعني اللي مفكر إن هذا أقصى شي… لأ، هي البداية بس 💔

تابعو التفاصيل 🔥⬇️⬇️⬇️

https://www.instagram.com/mshalhajr?igsh=MW8wMG1mNHo2ajUybg== ___

#AI #ChatGPT #GenerativeAI #AI_Art #ContentCreation #DigitalMarketing